
f = open("workfile", "w", encoding = "utf-8")
f.close()


f = open("test.text", "w")
f.write("Mi primer archivo escrito desde Python\n")
f.write("------------------------------------\n")
f.write("Hola, Mundo!\n")
f.close()


with open("workfile", encoding="utf-8") as f:
    read_data = f.read()


mi_nuevo_archivo = open("C:/Users/Antonio/Desktop/test.txt", "r")

#Se mantiene leyendo siempre.
while True: 
    
    #Intenta leer la siguiente líena.
    linea = mi_nuevo_archivo.readline()
    
    #Si no hay más líneas abandona el bucle.
    if len(linea) == 0: 
        break
        
    #Ahora procesa la líena que acabamos de leer. 
    print(linea, end="")
    
mi_nuevo_archivo.close()

Este es un archivo de prueba

Hola M2


f = open("C:/Users/Antonio/Desktop/amigos.txt", "r")
nombres = f.readlines()
f.close()
print(nombres)
nombres.sort()

nombres_ordenados = open("C:/Users/Antonio/Desktop/amigos_ordenados.txt", "w")
for line in nombres: 
    nombres_ordenados.write(line)
nombres_ordenados.close()
print(nombres_ordenados)

['Pedro\n', '\n', 'Alejandro\n', '\n', 'Boyi\n', '\n', 'Rodrigo\n', '\n', 'Manuel']
<_io.TextIOWrapper name='C:/Users/Antonio/Desktop/amigos_ordenados.txt' mode='w' encoding='cp1252'>


f = open("C:/Users/Antonio/Desktop/archio_ejemplo.txt")
contenido = f.read()
f.close()

palabras = contenido.split()

print("Hay {0} palabras en el archivo".format(len(palabras)))

Hay 0 palabras en el archivo


import csv


#Cabeceras
cabeceras = ['Nombre', "Asignatura", "Grupo", "Nota"]

#Filas del archivos CSV
filas = [["Antonio", "TAE", "M2", 5.0],
         ["Paula", "Matemáticas I", "M1", 4.7],
         ["Ana", "Física I", "M5", 9.0],
         ["José Luis", "Informática", "M3", 6.2]]
#Nombre del archivo CSV
filename = "notas_ordinarios.csv"

#Escritura como CSV

with open(filename, "w") as csvfile:
    #creando un objeto de escritura nuevo del tipo csv
    csvwriter = csv.writer(csvfile)
    
    #escribiendo las cabeceras
    csvwriter.writerow(cabeceras)
    
    #escribiendo los datos
    csvwriter.writerows(filas)
    
    print(csvfile)

<_io.TextIOWrapper name='notas_ordinarios.csv' mode='w' encoding='cp1252'>


# importing the csv module
import csv

# my data rows as dictionary objects
midiccionario =[{'Asignatura': 'TAE', 'Nota': 9.0, 'Nombre': 'Javier', 'Grupo': 'M2'},
                {'Asignatura': 'Física I', 'Nota': 9.1, 'Nombre': 'Pedro', 'Grupo': 'T2'},
                {'Asignatura': 'Matemáticas I', 'Nota': 9.3, 'Nombre': 'David', 'Grupo': 'T2'},
                {'Asignatura': 'Informática', 'Nota': 9.5, 'Nombre': 'Magdalena', 'Grupo': 'M1'},
                {'Asignatura': 'TAE', 'Nota': 7.8, 'Nombre': 'María José', 'Grupo': 'M3'},
                {'Asignatura': 'Química', 'Nota': 9.1, 'Nombre': 'Héctor', 'Grupo': 'M2'}]

# field names
cabeceras = ['Nombre', 'Asignatura', 'Grupo', 'Nota']
    
# name of csv file
filename = "Notas_ordinarios_V2.csv"
    
# writing to csv file
with open(filename, 'w') as csvfile:
    # creando un arhcivo csv de tipo diccionario
    writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames = cabeceras)
        
    # escritura de las cabeceras
    writer.writeheader()
        
    # escritura de los datos en las filas
    writer.writerows(midiccionario)


with open("./notas_ordinarios.csv", newline="\r\n") as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile, delimiter=",",)
    for row in reader:
        print(row)

['Nombre', 'Asignatura', 'Grupo', 'Nota']
['Antonio', 'TAE', 'M2', '5.0']
['Paula', 'Matemáticas I', 'M1', '4.7']
['Ana', 'Física I', 'M5', '9.0']
['José Luis', 'Informática', 'M3', '6.2']


with open("./Notas_ordinarios_V2.csv", newline="") as csvfile:
    reader = csv.DictReader(csvfile, delimiter=",", quoting=csv.QUOTE_NONE)
    for row in reader:
        print(row)
        print(row['Nombre'])

{'Nombre': 'Javier', 'Asignatura': 'TAE', 'Grupo': 'M2', 'Nota': '9.0'}
Javier
{'Nombre': 'Pedro', 'Asignatura': 'Física I', 'Grupo': 'T2', 'Nota': '9.1'}
Pedro
{'Nombre': 'David', 'Asignatura': 'Matemáticas I', 'Grupo': 'T2', 'Nota': '9.3'}
David
{'Nombre': 'Magdalena', 'Asignatura': 'Informática', 'Grupo': 'M1', 'Nota': '9.5'}
Magdalena
{'Nombre': 'María José', 'Asignatura': 'TAE', 'Grupo': 'M3', 'Nota': '7.8'}
María José
{'Nombre': 'Héctor', 'Asignatura': 'Química', 'Grupo': 'M2', 'Nota': '9.1'}
Héctor


import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt
import csv


def f_x1(x):
    """Polinomio de grado 10 que se aprozima a los valores del coeficiente de presiones de un cilindro
    obtenidos experimentalmente"""
    return -0.0544339494 * x ** 10 + 0.7877499216 * x ** 9 - 4.5754539125 * x ** 8 + 12.9373935548 * x ** 7 - 14.6038654707 * x ** 6 - 11.8402960283 * x ** 5 + 52.4289810264 * x ** 4 - 53.9857029054 * x ** 3 + 19.5695202645 * x ** 2 - 3.130686006 * x + 1.0861351645


def f_x2(x):          
    """Distribución teórica del coeficiente de presiones en un cilindro, sin considerar los esfuerzos viscosos."""
    return 1 - 4 * np.sin(x) ** 2


def f_xy(x, y):
    """Función de dos variables con senos y cosenos"""
    return (np.sin(x)*np.cos(y * x)**2 + np.cos(y))/(np.pi/np.e)


with open("Datos_fx.csv", "w", newline='\r\n') as entrada1:
    csvwriter = csv.writer(entrada1, dialect='excel')  # Creación de un "writer"
    x = np.linspace(0, np.pi, 100)                     # x es un vector con 100 elementos equiespaciados entre 0 y pi
    cabecera = ["x", "f1(x)", "f2(x)"]
    csvwriter.writerow(cabecera)                       # Insertar la cabecera del archivo 
    for i in x:                             # Recorrer todos los valores de x para los que se va a estudiar la función
        row = [i, f_x1(i), f_x2(i)]         # Disponer en una fila el valor de x, y sus correspondientes imágenes 
        csvwriter.writerow(row)


with open("Datos_fx.csv", "r", newline='\r\n') as salida1:
    reader = csv.reader(salida1, dialect='excel')
    next(reader)
    x = np.array([])            # Se inicializan tres vectores vacíos, para alojar los valores de
    fx1 = np.array([])          # x, f1 y f2 del archivo 
    fx2 = np.array([])                                           # Se usa la función next() para saltar la línea del encabezado
    for line in reader: 
#        next(reader)                       # Se recorren todas las líneas restantes del archivo de una en una,
                                           # añadiendo cada elemento al vector que le corresponde
        x = np.append(x, float(line[0]))
        fx1 = np.append(fx1, float(line[1]))
        fx2 = np.append(fx2, float(line[2]))

plt.plot(x, fx1)    #Representar la primera función
plt.plot(x, fx2)    #Representar la segunda función

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x1d0d59ebaf0>]


with open("Datos_fxy.csv", "w") as entrada2:
    csvwriter = csv.writer(entrada2, dialect='excel')
    x = np.linspace(-5, 5, 500)         # Se crean dos vectores con 500 valores equiespaciados entre -5 y 5
    y = np.linspace(-5, 5, 500)
    X, Y = np.meshgrid(x,y)  # Utilizando meshgrid, se obtienden dos matrices X e Y, de 2 dimensiones
    Z = f_xy(X, Y)           # Z es resultado de aplicar la función f_xy a los elementos de X e Y de la misma posición
    cabecera = ["x", "y", "f(x,y)"]
    csvwriter.writerow(cabecera)        # Escritura de un cabecero en el archivo           
    for i in range(np.shape(Z)[0]):     # Para recorrer todas las filas de las matrices, se da como argumento a range
                                        # el número de filas de Z (que sería el mismo para X e Y)
        for j in range(np.shape(Z)[1]):          # Se da el mismo caso que en la línea anterior, para recorrer 
                                                 # las columnas de X, Y y Z
            row = [X[i,j], Y[i,j], Z[i, j]]             # Se escribe en una fila el valor de X, Y y Z correspondiente
            csvwriter.writerow(row)                     # a una misma posición


with open("Datos_fxy.csv", "r") as salida2:
    reader = csv.reader(salida2, delimiter = ',')
    next(reader)
    next(reader)               #Saltar línea del encabezado
    X, Y, Z = [], [], []           #Se inicializan tres listas vacías, para alojar los valores de x, y, z de cada fila
    for line in reader:
        next(reader)               #Recorrer todas las filas restantes del archivo
        X.append(float(line[0]))
        Y.append(float(line[1]))
        Z.append(float(line[2]))
        

X = np.array(X).reshape((500,500)) # Modificar la forma del vector y convertirlo en un array de dimensión 2,
Y = np.array(Y).reshape((500,500)) # recuperando así su forma original antes de ser escrito en el archivo csv
Z = np.array(Z).reshape((500,500))


contours = plt.contour(X, Y, Z, 5,                      # Se crean 5 niveles para mostrar las líneas de contorno de
                       colors='black', alpha = 0.8)     # la superficie, de color negro y una transparencia de 0.8

plt.clabel(contours, inline=True, fontsize=8)           # El valor de z para cada nivel se mostrará en la línea del
                                                        # contorno, y el tamaño de las letras será 8
    
plt.imshow(Z, extent=[-5, 5, -5, 5], origin='lower',    # Se muestra el mapa de colores de la función, dándole también
           cmap='jet', alpha=0.8)                       # una transparencia de 0.8

plt.colorbar()                                          # Añadir una barra a la izquierda que sirva de leyenda 
                                                        # para ayudar a comprender el mapa de colores

<matplotlib.colorbar.Colorbar at 0x1d0d5a9e220>


fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='jet')
plt.show()

Documentos CSV

Archivos y Directorios¶

Acerca de los archivos:¶

¿Cómo abrir nuestro primer archivo?¶

Tipos de modos:¶

Lectura de archivos:¶

Archivo a listas de listas¶

Leer todo el archivo a la vez¶

Directorios¶

¿Qué es un archivo CSV?

¿Para qué sirve un archivo CSV?

¿Cómo abrir correctamente un archivo .csv en Excel ?

1. Abrir Excel para crear un nuevo libro.

2. Ir a la pestaña de "Datos" y hacer clic sobre "De texto/CSV".

3. Se abirá la ventana del explorador de archivos y buscar el archivos CSV que se desee abrir.

4. Se abrirá un asistente para ayudar con la importación del archivo. Excel detecta el origen y delimitador de forma automática, si todo está bien se pulsará el botón de "Cargar".

5. Se abrirá el archivo CSV correctamente.

¿Cómo convertir un archivo .csv a Excel?

1. Abrimos un nuevo fichero Excel.

2.Clicamos en archivo-abrir-examinar, y se nos abre el explorador donde seleccionamos nuestro archivo CSV, y clicamos en abrir.

3. Se nos abre el sistema para importar texto, donde marcamos en tipo de datos originales que los datos están delimitados (en este caso por ";"), y marcamos la fila a partir de la que queremos importar desde la fila 1 que aparecerá por defecto, y clicamos en siguiente.

4. La siguiente pantalla del asistente nos aparecen los posibles separadores del fichero CSV, por defecto aparece marcado la trabulación pero en nuestro caso tendremos que marcar ";", y clicamos en siguiente.

5. En la última pantalla del asistente seleccionamos el formato de los datos en las columnas, en nuestro caso las 3 columnas que tenemos, el tipo de datos es general. Después de haber seleccionado el formato para las diferentes columnas y clicamos finalizar.

6. Al clicar finalizar nos aparecen los datos del fichero CSV formateados en nuestro Excel.

Otro método para convertir un fichero CSV a formato Excel, sería el siguiente:<h/2>

1. Abrir una hoja en blanco en Excel.

4. Si ahora le damois a "Cerrar" y cargar nos llevará a un libro de Excel con los datos tal y como los teníamos mediante el otro método, por lo que son caminos equivalentes para convertir un archivo CSV en Excel.

Finalmente quedaría así:

¿Con qué módulo podemos usar archivos CSV en Pyhton?

Representación de funciones en matplotlib a partir de archivos CSV

Importación de los módulos que van a ser empleados:

Definición de tres funciones, dos de ellas de una variable, y otra de dos:

Escritura de un primer archivo csv, con las funciones de una variable:

Lectura del archivo csv con las funciones de una variable:

Escritura de un archivo csv con los valores de una función de dos variables:

Explicación del funcionamiento de la función meshgrid

Ejemplo práctico:

Lectura del archivo csv para una función de dos variables

Representación de la función de dos variables

1. Contornos

2. Representación en 3D